En este documento se presentan tres análisis con gráficos interactivos para realizar con datos de Eventos de Notificación obligatoria provenientes de Datos Abiertos.

Para las visualizaciones interactivas se utilizaron los paquetes highcharter y Leaflet. Se presentará una forma de procesar conjuntos de datos disponibles en datos abiertos y realizar un match and merge entre ellos.

Instalación de paquetes

La función instalar chequea si los paquetes estan instalados, si no loestan los instala y luego los activa para usarlos en el programa.

instalar = function (libreria) {
  if (libreria %in% installed.packages()[,"Package"]) {
    eval(parse(text=paste0("library(",libreria,")")))} else {
      install.packages(libreria)    
      eval(parse(text=paste0("library(",libreria,")")))
    library(libreria)
  }
}


instalar("glue")
instalar("foreign")
instalar("stringr")
instalar("readxl")
instalar("tidyverse")
instalar("dplyr")
instalar("ISOweek")
instalar("tidyr")
instalar("highcharter")
instalar("tsibble")
instalar("lubridate")
instalar("sf")
instalar("tmap")
instalar("leaflet")
instalar("DT")

Lectura de los datos

Para la lectura de los datos, en primer lugar listamos las URLs que queremos descargar. En el caso de las infecciones respiratorias, elegimos descargar los dataset detallados ya que son los que contienen información que nos sirve. Ademas elegimos los nombres que queremos para cada archivo y nombramos la carpeta donde queremos que se guarden.

# Define la lista de URLs a descargar
urls <- c(
  #1
  "http://datos.salud.gob.ar/dataset/c553d917-36f4-4063-ac02-1686a9120e1c/resource/f4096f8b-1692-4d5f-a6d8-09cae47931a4/download/vigilancia-respiratorias-agudas-2018-hasta-20200106.csv",
#2
  "http://datos.salud.gob.ar/dataset/c553d917-36f4-4063-ac02-1686a9120e1c/resource/9a62f016-ba4e-4366-a883-22e9dc785d39/download/informacion-publica-respiratorias-nacional-hasta-20180626.csv",
#3
  "http://datos.salud.gob.ar/dataset/c553d917-36f4-4063-ac02-1686a9120e1c/resource/0c29cc75-d81e-4f87-9257-4c30c24bfe55/download/vigilancia-de-infecciones-respiratorias-agudas-20181228.csv",
#4
"http://datos.salud.gob.ar/dataset/c553d917-36f4-4063-ac02-1686a9120e1c/resource/f2998314-9087-4641-aec7-f2f67c9ba865/download/informacion-publica-respiratorias-nacional-hasta-20220905.xlsx",
#5
"http://datos.salud.gob.ar/dataset/c553d917-36f4-4063-ac02-1686a9120e1c/resource/37feeed4-dfcd-4f39-a403-93a6b4bd90d2/download/informacion-publica-respiratorias-nacional-hasta-20230706.xlsx"
  # Agrega más URLs según sea necesario
)

# Define los nombres de los archivos (pueden ser diferentes a los nombres originales)
nombres_archivos <- c(
  "vigilancia-respiratorias-agudas-2018-hasta-20200106.csv",
  "informacion-publica-respiratorias-nacional-hasta-20180626.csv",
  "vigilancia-de-infecciones-respiratorias-agudas-20181228.csv",
  "informacion-publica-respiratorias-nacional-hasta-20220905.xlsx",
  "informacion-publica-respiratorias-nacional-hasta-20230706.xlsx"
  # Agrega más nombres de archivos según sea necesario
)

# Carpeta de destino
carpeta_destino <- "RMD/RMD003_Analisis/datos"

La siguiente porción de código, utilizando un loop for, chequea cada una de los archivos detallados y los descarga si no están descargados. Si el archivo ya existe en la carpeta señalada, no los descarga y envía un aviso “El archivo ya existe en la carpeta…”.

# Verifica y descarga los archivos desde las URLs
for (i in 1:length(urls)) {
  # Ruta completa del archivo en la carpeta /datos
  ruta_completa <- file.path(carpeta_destino, nombres_archivos[i])

  # Verifica si el archivo ya existe en la carpeta
  if (!file.exists(ruta_completa)) {
    # Si el archivo no existe, descárgalo desde la URL
    download.file(urls[i], destfile = ruta_completa, mode = "wb")
    cat("Archivo descargado y guardado en:", ruta_completa, "\n")
  } else {
    cat("El archivo ya existe en la carpeta:", ruta_completa, "\n")
  }
}
## El archivo ya existe en la carpeta: RMD/RMD003_Analisis/datos/vigilancia-respiratorias-agudas-2018-hasta-20200106.csv 
## El archivo ya existe en la carpeta: RMD/RMD003_Analisis/datos/informacion-publica-respiratorias-nacional-hasta-20180626.csv 
## El archivo ya existe en la carpeta: RMD/RMD003_Analisis/datos/vigilancia-de-infecciones-respiratorias-agudas-20181228.csv 
## El archivo ya existe en la carpeta: RMD/RMD003_Analisis/datos/informacion-publica-respiratorias-nacional-hasta-20220905.xlsx 
## El archivo ya existe en la carpeta: RMD/RMD003_Analisis/datos/informacion-publica-respiratorias-nacional-hasta-20230706.xlsx

Una vez que tenemos los archivos que necesitamos descargados, podemos leerlos en este entorno. A continuación se presenta un loop que lee los archivos y les pone nombres. En este caso todos los archivos que queremos leer presentan información estructurada de una forma similar y se diferencian, principalmente, en los periodos de tiempo que contienen. A los diferentes conjuntos los llamamos Datos1, datos2, datos3, y así sucesivamente.

# Leer los archivos y asignar a objetos en R
datos <- list()  # Lista para almacenar los datos

for (i in 1:length(nombres_archivos)) {
  ruta_completa <- file.path(carpeta_destino, nombres_archivos[i])
  extension <- tools::file_ext(nombres_archivos[i])
  
  if (extension == "csv") {
    datos[[i]] <- read.csv(ruta_completa, encoding = "UTF-8")
  } else if (extension == "xlsx") {
    datos[[i]] <- read_excel(ruta_completa)
  }
}

# Asignar a objetos con nombres específicos
for (i in 1:length(nombres_archivos)) {
  assign(paste0("datos", i), datos[[i]])
  cat("Datos", i, "cargados en objeto:", paste0("datos", i), "\n")
}
## Datos 1 cargados en objeto: datos1 
## Datos 2 cargados en objeto: datos2 
## Datos 3 cargados en objeto: datos3 
## Datos 4 cargados en objeto: datos4 
## Datos 5 cargados en objeto: datos5

Co mis datasets ya cargados en el entorno de trabajo, puedo revisar como es la estructura de cada uno de ellos para evaluar si necesito hacer ajustes antes de hacer la unión entre ellos. Si corro el siguiente código voy a observar los nombres de las columnas de cada uno de los datasets. De este modo puedo detectar que la columna 5 (año) se encuentra nombrada de diferente forma. El resto de los nombres y cantidad de columnas coinciden entre datasets. Esta es una forma rápida y superficial de revisar el contenido de muchos dataset a la vez.

# Lista de nombres de los dataframes
nombres_dataframes <- c("datos1", "datos2", "datos3", "datos4", "datos5")

# Loop para mostrar los nombres de las columnas de cada dataframe
for (nombre_df in nombres_dataframes) {
  if (exists(nombre_df)) {
    cat("Nombres de columnas en", nombre_df, ":\n")
    print(colnames(get(nombre_df)))
    cat("\n")
  } else {
    cat("El dataframe", nombre_df, "no existe.\n")
  }
}
## Nombres de columnas en datos1 :
##  [1] "departamento_id"         "departamento_nombre"    
##  [3] "provincia_id"            "provincia_nombre"       
##  [5] "anio"                    "semanas_epidemiologicas"
##  [7] "evento_nombre"           "grupo_edad_id"          
##  [9] "grupo_edad_desc"         "cantidad_casos"         
## 
## Nombres de columnas en datos2 :
##  [1] "departamento_id"         "departamento_nombre"    
##  [3] "provincia_id"            "provincia_nombre"       
##  [5] "año"                     "semanas_epidemiologicas"
##  [7] "evento_nombre"           "grupo_edad_id"          
##  [9] "grupo_edad_desc"         "cantidad_casos"         
## 
## Nombres de columnas en datos3 :
##  [1] "departamento_id"         "departamento_nombre"    
##  [3] "provincia_id"            "provincia_nombre"       
##  [5] "a.o"                     "semanas_epidemiologicas"
##  [7] "evento_nombre"           "grupo_edad_id"          
##  [9] "grupo_edad_desc"         "cantidad_casos"         
## 
## Nombres de columnas en datos4 :
##  [1] "departamento_id"         "departamento_nombre"    
##  [3] "provincia_id"            "provincia_nombre"       
##  [5] "año"                     "semanas_epidemiologicas"
##  [7] "evento_nombre"           "grupo_edad_id"          
##  [9] "grupo_edad_desc"         "cantidad_casos"         
## 
## Nombres de columnas en datos5 :
##  [1] "departamento_id"         "departamento_nombre"    
##  [3] "provincia_id"            "provincia_nombre"       
##  [5] "año"                     "semanas_epidemiologicas"
##  [7] "evento_nombre"           "grupo_edad_id"          
##  [9] "grupo_edad_desc"         "cantidad_casos"
##identifico que algunos dataframes tienen error en el nombre de la col 5 (año)

Debido a este problema identificado, procedo a renombrar a la columna 5 en todos los datasets con los que estoy trabajando. Esto lo realizo con un loop for: Si el dataset tiene otro número de columnas diferente a 10, se avisará en la consola sobre esta diferencia. Si el dataset tiene 10 columna, se remplazará el nombre de la 5 por “ano”. Si el dataset no existe se avisará que ese dataset no existe en el entorno de trabajo.

#la renombro
# Loop para reemplazar el nombre de la columna 5  por "ano" en cada dataframe
for (nombre_df in nombres_dataframes) {
  if (exists(nombre_df)) {
    df <- get(nombre_df)  # Obtener el dataframe
    if (ncol(df) == 10) {
      colnames(df)[5] <- "ano"  # Reemplazar el nombre de la columna 5 por "ano"
      assign(nombre_df, df)  # Actualizar el dataframe en el entorno
      cat("Nombre de la columna 5 reemplazado por 'ano' en", nombre_df, "\n")
    } else {
      cat("El dataframe", nombre_df, "tiene un numero diferente de columnas, probablemente tenga otra estructura\n")
    }
  } else {
    cat("El dataframe", nombre_df, "no existe.\n")
  }
}
## Nombre de la columna 5 reemplazado por 'ano' en datos1 
## Nombre de la columna 5 reemplazado por 'ano' en datos2 
## Nombre de la columna 5 reemplazado por 'ano' en datos3 
## Nombre de la columna 5 reemplazado por 'ano' en datos4 
## Nombre de la columna 5 reemplazado por 'ano' en datos5

Union de datasets

El siguiente paso de este programa es generar una unión y un macheo entre estos 5 datasets diferentes que contienen diferente información. Entonces, corresponde definir de que forma realizaremos este proceso ya que existen diferentes formas de hacerlo. La decisión que tomemos es metodológica y debe ser explicitada ya que incidirá en los resultados del análisis.

“Match and merge” en el contexto de Ciencia de Datos se refiere a dos procesos fundamentales que son esenciales para integrar y consolidar datos de múltiples fuentes, especialmente cuando trabajamos con conjuntos de datos heterogéneos o cuando queremos unificar información proveniente de diferentes sistemas. Estos procesos son cruciales para garantizar la calidad, integridad y coherencia de los datos en análisis posteriores.

1. Matching (Coincidencia): La etapa de coincidencia implica identificar y agrupar registros o entradas que representan la misma entidad o el mismo objeto en diferentes fuentes de datos. Esta etapa es fundamental para garantizar que estamos comparando y analizando información coherente. En el ejemplo co el que estamos trabajando el match se realiza a partir de corregir errores en los acentos de la variable provincia_nombre y coincidencia exacta entre las variables: departamento_id,provincia_nombre, provincia_id, ano, semanas_epidemiologicas,grupo_edad_id. Cuando dos o mas registros de la misma o de diferentes datasets cumplen con este criterio se realiza el match. Un criterio diferente al que elegimos de matching puede buscar coincidencia en menos variables o buscar coincidencia aproximadas, por rangos o por cercanía. La elección del tipo de matching se debe realizar en relación al problema que se busca resolver.

2. Merging (Combinación): Una vez que los registros se han identificado y agrupado adecuadamente a través de la coincidencia, el proceso de combinación implica unificar la información relevante de estos registros en una sola entrada. Esto implica tomar decisiones sobre cómo combinar los datos, qué valores priorizar, cómo manejar valores faltantes y cómo mantener la integridad de los datos. En el ejemplo con el que estamos trabajando, cuando se cumple con el criterio de match, el merge o la combinación se realiza tomando el valor mayor de la variable cantidad_casos entre los registros que tuvieron coincidencia. Utilizamos este criterio considerando que el registro con mayor valor en la variable cantidad de casos es el registro mas actualizado.

# Lista de dataframes (datos1, datos2, datos3, datos4, datos5)
lista<- list(datos1, datos2, datos3, datos4, datos5)

# Función para corregir el nombre de provincia
#algunas prvincias lo tienen mal escrito
#table(combined_df$provincia_nombre)

corregir_nombre <- function(df) {
  df %>% 
    mutate(provincia_nombre = stringr::str_replace(provincia_nombre, "Cordoba", "Córdoba")) %>%
    mutate(provincia_nombre = stringr::str_replace(provincia_nombre, "C¢rdoba","Córdoba")) %>%
    mutate(provincia_nombre = stringr::str_replace(provincia_nombre, "Tucuman", "Tucumán")) %>%
    mutate(provincia_nombre = stringr::str_replace(provincia_nombre, "Entre Rios", "Entre Ríos")) %>%
    mutate(provincia_nombre = stringr::str_replace(provincia_nombre, "Rio Negro", "Río Negro")) %>%
    mutate(provincia_nombre = stringr::str_replace(provincia_nombre, "Neuquen", "Neuquén"))
}

# Aplicar la función a cada dataframe en la lista
dataframes_list_corregidos <- map(lista, corregir_nombre)

# Unir los dataframes corregidos utilizando bind_rows
combined_df <- bind_rows(dataframes_list_corregidos)

table(combined_df$provincia_nombre)# verificar que esten bien los nombres
## 
##        Buenos Aires                CABA           Catamarca               Chaco 
##              367813               39060               45578              104941 
##              Chubut             Córdoba          Corrientes          Entre Ríos 
##               22095              138896               63616              106279 
##             Formosa               Jujuy            La Pampa            La Rioja 
##               27198               66348               18554               39810 
##             Mendoza            Misiones             Neuquén           Río Negro 
##               68776               82275               39326               60396 
##               Salta            San Juan            San Luis          Santa Cruz 
##               56362               34960               40798               17927 
##            Santa Fe Santiago del Estero    Tierra del Fuego             Tucumán 
##               31766               30015                7908               65701
# Unir los dataframes después de corregir los nombres
combined_df <- bind_rows(dataframes_list_corregidos)

Una vez corregidos los errores detectados en nombres de provincias, aplico los criterios de match & merge.

##aplico match basado en conicidencia exacta en variables
#"departamento_id", "provincia_nombre", "provincia_id", "ano", "semanas_epidemiologicas", "grupo_edad_id"
# y el merge con valor maximo.

summarized_df <- combined_df %>%
  filter(evento_nombre=="Enfermedad tipo influenza (ETI)")%>%##aca seleciono el evento
  group_by(departamento_id,provincia_nombre, provincia_id, ano, semanas_epidemiologicas,grupo_edad_id) %>%# match
  summarize(max_casos = max(cantidad_casos)) # criterio de merge (selecciono el mayr valor)
## `summarise()` has grouped output by 'departamento_id', 'provincia_nombre',
## 'provincia_id', 'ano', 'semanas_epidemiologicas'. You can override using the
## `.groups` argument.
# Verificar duplicados en las columnas especificadas
duplicados <- summarized_df[duplicated(summarized_df[, c("departamento_id", "provincia_nombre", "provincia_id", "ano", "semanas_epidemiologicas", "grupo_edad_id")]), ]
nrow(duplicados)
## [1] 0
##no detecté duplicados

Ahora procedo a agrupar a nivel de provincia_nombre,ano, semanas_epidemiologicas ya que son las variables con las que voy a contruir mi serie de tiempo.

## agrupo a nivel de provincias y semanas ya que es con lo que voy a cotruir mis sries de tiempo. 
datos_eti <- summarized_df %>%
  ungroup() %>% 
  group_by(provincia_nombre,ano, semanas_epidemiologicas) %>%
  summarize(casos = sum(max_casos))
## `summarise()` has grouped output by 'provincia_nombre', 'ano'. You can override
## using the `.groups` argument.

Serie temporal de notificaciones de ETI (Enfermedad Tipo Influenza)

DT::datatable(head(datos_eti))

Transformamos las variables Año y semanas_epidemiológicas en una variable con formato fecha de la semana. Para ello creo una función (convert_epiweek) porque las semanas epi en el año 2020 tuvieron características que no me permiten hacen una transformación a fecha directa.

###esta fn sirve para generar una variable fecha a aprtir de un vector de año y otro de semana EPI.
convert_epiweek <- function(year, week) {
  epiweek_date <- ifelse(year == 2020 & week == 53,
                         "2020-W53",
                         ifelse(year == 2020, ISOweek(ymd(
                           as.Date(paste(year, week, 1, sep = "-"), "%Y-%U-%u")
                         ) - weeks(1)),
                         ISOweek(as.Date(
                           paste(year, week, 1, sep = "-"), "%Y-%U-%u"
                         ))))
  return(epiweek_date)
}
datos_eti <- datos_eti %>% ungroup() %>%
  mutate(semana = 
           yearweek(convert_epiweek(ano, semanas_epidemiologicas)))
datos_eti$semana2 <- as.Date(datos_eti$semana)
datos_eti$semana3 <- as.POSIXct(datos_eti$semana)
DT::datatable(head(datos_eti))

Ahora utilizo el paquete Highcharter para hacer una visualización de la serie completa donde pueda agregar y quitar las provincias y ademas filtrar por el eje x, del tiempo para hacer zoom.

Para ello, primero creo la tabla ts_base.

ts_base = datos_eti %>%
  group_by(provincia_nombre, semana) %>% 
  summarise(casos = sum(casos))

ts_base$semana = as.character(ts_base$semana)
DT::datatable(ts_base)

Como se puede observar en la tabla de arriba, hay faltantes en la serie de tiempo. Para algunas provincias hay semanas que estan ausentes porque no hay datos. Para poder contruir gráficos con la libreria Highcharter es necesario tener la serie completa. Una forma fácil de rellenar es utilizando la fn expand_grid().

Esta función crea un nuevo dataframe con todas las combinaciones de dos o mas vectores proporcionados. Una vez generado el grid se realiza un join por derecha para traer los datos de casos notificados.

grid = list(
  provincia_nombre = unique(ts_base$provincia_nombre),
  semana = unique(as.character(ts_base$semana))
)

grid = expand.grid(grid)
data_grafico = left_join(grid, ts_base %>% as.data.frame)
data_grafico$casos[is.na(data_grafico$casos)] = 0

DT::datatable(grid)

Usando la tabla data_grafico se puede elaborarar el gráfico.

grafico =
  highchart() %>%
  hc_chart(type = "line",
           zoomType = 'xy') %>% #aca defino el tipo de grafico y si quiero la funcion para hacer zoom a algun eje
  hc_title(text = "Notificaciones de ETI por SEPI") %>% #titulo
  hc_xAxis(categories = unique(ts_base$semana))%>% ## ejes
  hc_yAxis(title = list(text = "Notificaciones")) #titulos de ejes

provincias_seleccionadas = c("Buenos Aires", "Córdoba", "CABA", "Santa Fe", "Mendoza")

#aca se hace un loop donde se itera por las provincias seleccionadas usando la fn de hc_add_series del paquete highcharter.

for (i in provincias_seleccionadas) {
  casos = data_grafico$casos[data_grafico$provincia_nombre == i]
  grafico = grafico %>% hc_add_series(name = i, data = casos)
}

grafico

Puedo cambiar el tema. Es esta página tengo modelos.

##https://jkunst.com/highcharter/articles/themes.html#themes-19
grafico %>% 
  hc_add_theme(hc_theme_google())

Graficos combinados

Se presenta a continuación un gráfico interactivo combinado utilizando highcharter. Se muestras graficos de barra para las semanas epis y un gráfico de torta para mostrar como se distribuye la edad en ese conjunto de datos.

EN primer lugar, preparo tablas para cada uno de estos graficos con los datos por semana y por grupo de edad.

#armo tabla de porcentajes para grafico de torta
torta <- summarized_df %>%
  filter(ano == 2022) %>%
  group_by(grupo_edad_id) %>%
  summarise(casos = sum(max_casos)) %>%
  mutate(porcent = round(casos / sum(casos) * 100, 1))

#ordeno las categorias de grupos de edad para que esten de menor a mayor
torta <- torta %>%
  mutate(
    grupo_edad = case_when(
      grupo_edad_id == 1 ~ "1. < 6 m",
      grupo_edad_id == 2 ~ "2. 6 a 11 m",
      grupo_edad_id == 6 ~ "6. 10 a 14",
      grupo_edad_id == 3 ~ "3. 12 a 23 m",
      grupo_edad_id == 7 ~ "7. 15 a 19",
      grupo_edad_id == 4 ~ "4. 2 a 4",
      grupo_edad_id == 8 ~ "8. 20 a 24",
      grupo_edad_id == 9~ "9. 25 a 34",
      grupo_edad_id == 10 ~ "10. 35 a 44",
      grupo_edad_id == 11 ~ "11. 45 a 64",
      grupo_edad_id == 5~ "5. 5 a 9",
      grupo_edad_id == 12 ~ "12. 65 a 74",
      grupo_edad_id == 13 ~ "13. >= a 75",
      grupo_edad_id == 17~ "14. Edad Sin Esp.",
      TRUE ~ as.character(grupo_edad_id)
    )
  ) %>%
  arrange(as.numeric(substring(grupo_edad, 1, 2)))

# armo tabla de n para el gráfico de barras
barras <- summarized_df %>%
  filter(ano == 2022) %>%
  group_by(semanas_epidemiologicas) %>%
  summarise(casos = sum(max_casos)) %>%
  mutate(porcent = round(casos / sum(casos) * 100, 1))

# asi quedaron ambas tablas
DT::datatable(torta)
DT::datatable(head(barras))

Código para el gráfico:

highchart() %>%
  hc_add_series(# agrego serie para barras
    barras,
    "column", hcaes(
      x = semanas_epidemiologicas, y = casos
    ),
    name = "Casos de ETI"
  ) %>%
  hc_add_series(#Agrego serie para torta
    torta, "pie", hcaes(
      name = grupo_edad, y = porcent
    ),
    name = "Casos de ETI (%)"
  ) %>%
  ## en ociones puedo definir como quiero ver los labels,y la ubicacion y tamaño
  hc_plotOptions(
    series = list(
      showInLegend = FALSE,
      pointFormat = "{point.y}%",
      colorByPoint = FALSE
    ), 
    pie = list(## caracteristicas del pies
      center = c("65%", "10%"),
      size = 120,
      dataLabels = list(enabled = FALSE),
      colorByPoint = TRUE
    ),
    column = list(groupPadding = 0,#características de las barras
                  pointPadding = 0,
                  borderWidth = 0.3,
                  borderColor = "white",# color de los bordes
                  color= "#377eb8" #color de la barrra
                  )
  )%>%
  ## Axis
  hc_yAxis(
    title = list(text = "Número de casos"),
    labels = list(format = "{value}"),
    max = 30000
  ) %>%
  hc_xAxis(title = list(text = "Semana EPI"),
      categories = barras$semanas_epidemiologicas
  ) %>%
  ## Titles, subtitle, caption and credits
  hc_title(
    text = "Grafico de barras combinado con piechart: Notificaciones de ETI, 2022"
  ) %>%
  hc_subtitle(
    text = "Ejemplo de grafico combinado para notificaciones de eti por semana y grupo de edad"
  ) %>%
  hc_caption(
    text = "Se representatan casos notificados de ETI al SNVS 2.0"
  ) %>%
  hc_credits(
    enabled = TRUE, text = "Fuente: Datos abiertos/ SNVS", href = "http://datos.salud.gob.ar/", style = list(fontSize = "12px")
  )

Mapas

Se van a presentar mapas de tasa de notificación de Sífilis en ambos sexos, para los años 2018 y 2020.

Leo los datos de datos abiertos que los tengo previamente descargados en una carpeta:

sifilis <-  read.csv("RMD/RMD003_Analisis/datos/tasa-sifilis-por-100-mil-habitantes-sexo-jurisdiccion-2018-2020-argentina_1.csv", encoding = "latin1")
tasas <- sifilis %>% 
  filter(anio==2018|anio==2020, id_sexo==3,
         id_jurisdiccion!=200) %>% 
  spread(anio, jurisdiccion_tasa_sifilis)

DT::datatable(head(tasas))

Leo mapa de argentina en formato RDS:

mapa_arg <- readRDS(url("https://biogeo.ucdavis.edu/data/gadm3.6/Rsf/gadm36_ARG_1_sf.rds"))

mapa_arg <- sf::st_transform(mapa_arg, 5345)## EPSG:5345  posgar 2007/ Argentina faja 3
ggplot(data = mapa_arg) +
    geom_sf(crs=5345)

Unimos tabla de tasas con mapa.

tasas$jurisdiccion <- car::recode(tasas$jurisdiccion,"'CABA'='Ciudad de Buenos Aires'")
table(mapa_arg$NAME_1)
## 
##           Buenos Aires              Catamarca                  Chaco 
##                      1                      1                      1 
##                 Chubut Ciudad de Buenos Aires                Córdoba 
##                      1                      1                      1 
##             Corrientes             Entre Ríos                Formosa 
##                      1                      1                      1 
##                  Jujuy               La Pampa               La Rioja 
##                      1                      1                      1 
##                Mendoza               Misiones                Neuquén 
##                      1                      1                      1 
##              Río Negro                  Salta               San Juan 
##                      1                      1                      1 
##               San Luis             Santa Cruz               Santa Fe 
##                      1                      1                      1 
##    Santiago del Estero       Tierra del Fuego                Tucumán 
##                      1                      1                      1
mapa_arg <- dplyr::left_join(mapa_arg, tasas, by = c("NAME_1"="jurisdiccion"))
tmap_mode("view")
tm_shape(mapa_arg) +
    tm_polygons(c("2018", "2020"), n=4, style="jenks") +
    tm_facets(sync = TRUE, ncol = 2)